基于聚类的加权slope one推荐技术研究

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1、中文图书分类号：TP391密级：公开UDC：004学校代码：10005硕士学位论文MASTERALDISSERTATION论文题目：基于聚类的加权SlopeOne推荐技术研究论文作者：杜倩学科：计算机科学与技术指导教师：蒋宗礼论文提交日期：2016年6月UDC：004学校代码：10005中文图书分类号：TP391学号：S201207065密级：公开北京工业大学工学硕士学位论文题目：基于聚类的加权SlopeOne推荐技术研究英文题目：RESEARCHONTHEWEIGHTEDSLOPEONERECOMMANDATIONTECHNOLOGYBASEDONCLUSTERING论文作者：杜倩学科

2、专业：计算机科学与技术研究方向：计算机软件与理论申请学位：工学硕士指导教师：蒋宗礼教授所在单位：计算机学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：杜倩日期：2016年6月24日关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：

3、学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名：杜倩日期：2016年6月24日导师签名：蒋宗礼日期：2016年6月24日摘要摘要互联网中信息规模的爆炸式增长，满足了用户对信息的需求。但庞大的信息量使得用户难以快速定位到有用信息，降低了信息的使用率，导致了信息过载问题的出现。个性化推荐技术是一种面向用户进行个性化推荐的有效手段，其核心是推荐算法。SlopeOne算法是一种简单而高效的基于项目的协同过滤算法，能够在少量数据情况下达到较好的推荐效果，已经得到了广泛应用。但现有

4、的SlopeOne算法无法在数据稀疏情况下做精确推荐,评分过程中会利用无关项目预测评分且无法快速感知用户兴趣的变化。为了解决上述问题，本文对权重的计算方法加以改进，提出改进的加权SlopeOne算法，再引入数据挖掘的相关技术，对数据进行分类和预处理,提出基于聚类的加权SlopeOne算法。所做的主要工作如下：第一，在传统的K-Means算法的基础上，提出一种自动生成K个聚类中心的基于最小生成树的K-Means算法，有效解决传统的K-Means算法因初始聚类中心选取的随机性引起的局部最优问题，提高聚类效果；第二，利用聚类结果对原始项目评分矩阵进行预测填充，解决算法存在的稀疏性问题，并根据聚

5、类结果缩小推荐候选集的规模，减少推荐算法计算量；第三，考虑项目属性和项目评分对项目相似度影响程度的不同，引入项目属性和项目评分的项目综合相似度计算方法，提高项目相似度的准确性；第四，为了在算法中更好的反应用户兴趣的变化，突出新数据作用削弱旧数据。在推荐算法中加入时间权重，考虑影响时间权重的因素，提出加入访问频率的时间权重函数；第五，根据本文提出的改进算法，设计推荐系统，介绍系统中模块组成、模块间调用关系和模块内部算法流程，利用MovieLens数据集在系统上进行验证。实验证明，基于聚类的加权SlopeOne算法与传统推荐算法相比，聚类算法的加入能够有效解决稀疏性问题，减少计算量；项目相似

6、度和时间权重的加入提高了算法预测的准确性和时间敏感度。整体算法在平均绝对误差上有着明显的降低，能够有效提高推荐系统整体性能。关键词：推荐算法；SlopeOne；K-Means；项目属性；时间权重-I-AbstractAbstractTheexplosionofinformationscaleintheInternet,meetstheneedsoftheusersofinformation.Butthelargeamountofinformationmakesithardforuserstolocatetheusefulinformationquickly,reducestheutili

7、zationofinformation,leadstotheemergencyofinformationoverload.Personalizedrecommendationtechnologyisakindofuser-orientedeffectivemeansofpersonalizedrecommendation,whichcoreistherecommendationalgorithm.SlopeOnealgorithm,